In einem interdisziplinären Team unterstützen wir den Einsatz und die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI), wobei wir den Blick auf menschliche, sozial, ökonomische und technische Faktoren vereinen.
Unsere Mission
Wir sind der Überzeugung, dass KI mehr als das Aufbereiten und Sammeln von Daten, die Anpassung und Adaption von Algorithmen und das Trainieren und Deployen von Modellen ist. KI wird vielfältige Bereiche unseres Lebens verändern – sei es die Medizin, die Industrie oder auch unsere öffentlichen Verwaltungen.
Technik ist dabei wichtig – aber nicht alles. Menschen werden mit KI interagieren, sie akzeptieren, ablehnen, ihr vertrauen oder ihr misstrauen. Die Bedeutung von KI geht weit über das Technische hinaus. Daher haben wir uns in einem interdisziplinären Team zusammengefunden, das Wissenschaftler*innen aus unterschiedlichen Bereichen verbindet:
- Data Science,
- Infrastruktur,
- Betriebswirtschaft und
- Software Engineering.
Wir wollen Einsatzgebiete für KI finden, den Einsatz von KI unterstützen und diesen erproben. Wir wollen Menschen im Auge behalten als Entwickler*innen und Nutzer*innen von KI. Wir wollen den Weg zum Einsatz von KI positiv gestalten, aber auch kritisch thematisieren.
Wir kennen uns beispielsweise in den Bereichen KI-Infrastrukturen, Text Analytics & Natural Language Processing, Bilderkennung und Zeitreihenanalyse und in Anwendungsdomänen wie Bildung, eHealth, Innovation, Industrie 4.0 und Netzwerke aus. Dazu stehen wir im engen fachlichen Austausch mit weiteren Kolleginnen und Kollegen, die sich in weiteren Domänen noch besser auskennen. Nur so kommen wir unserem Ziel von vertrauensvoller KI einen Schritt näher. Wir sind offen für neue (und bewährte) Herausforderungen. Zwar wollen wir für die Themen da sein, allerdings liegt uns insbesondere die Flensburger Region am Herzen.
Neuste Publikationen
2024
- Weidling, G. ., Krieter, J. ., Lübben, R. ., & Czycholl, I. . (2024). Dominance hierarchy does not influence distances travelled and area utilization in a large group of ponies. Applied Animal Behaviour Science, 271. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.applanim.2024.106178 (Original work published Februar 2024)
- Baganal-Krishna, N. ., Lübben, R. ., Liotou, E. ., Katsaros, K. V., & Rizk, A. . (2024). A federated learning approach to QoS forecasting in cellular vehicular communications: Approaches and empirical evidence. Computer Networks, 242, 110239. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.comnet.2024.110239
2023
- Sietas, J. ., Petersen, K. ., & Gerken, J. M. (2023). Evaluierung und Optimierung von Business-Intelligence-Systemen in der öffentlichen Verwaltung - Ein Use-Case-basierter Ansatz. Anwendungen Und Konzepte Der Wirtschaftsinformatik (AKWI), 17. (Original work published Juli 2023)
Hochschulmeldungen
Veranstaltungen
Zur Zeit sind vom FLAIR keine Veranstaltungen geplant.
In Kürze Informieren wir Sie hier über unsere neusten Veranstaltungen.
Kontakt
Prof. Dr. rer. pol. Jan Gerken
Raum C 221
Telefon 0461/805 - 1471
Prof. Dr.-Ing. Ralf Lübben
Raum C 222
Telefon 0461/805-1461